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Python和R语言的区别_Python与R的区别和联系

r语言 cdadata 1076℃ 0评论

Python和R语言的区别_Python与R的区别和联系

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可能问这个问题会很无脑,但是我还没有深入接触过Python,只是用过R语言。谁能帮我解答一下,这两者的主要区别呢?是否存在代替关系呢?

精彩解答:一个是源于统计,慢慢可能会发展成一门语言;一个是编程语言,涉及到了统计大数据。两者本质是不同的,虽然有一些共性。

python非常的通用,无论是做网站、处理数据、科学计算、运维部署脚本、测试工具开发、用python都很高效,r语言主要是做统计分析用的,看好python


我的一点个人经验:前一段时间学些斯坦福coursera的算法课程,用R做课后的编程作业,一个二十亿次的排序过程用R-console大约15分钟(intel i-5, 8gb内存);用r-studio跑了24小时以上,最后死机了。python没试过,但看网上的别人用Python写的答案,貌似code写的很简洁,他们汇报的运算速度也很快。

但至少一般的编程,R好像都可以胜任。

另外,好像不少软件都是用python编的。据说dropbox就是用python写的;另外一些bt torrent下载软件也是用python写的。


两者都用过。R的优势就是一些前沿的统计、计量方法,R都有现成的包可以用,而且质量都很高,而用python的话你只能自己写,如果对这个方法没有完全理解的话,还容易写错。除了这一点之外,R没有任何优势


Python与R的区别和联系 

有人说Python和R的区别是显而易见的,因为R是针对统计的,python是给程序员设计的,其实这话对Python多多少少有些不公平。2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果。所以有人说:Python=R+SQL/Hive,并不是没有道理的。

Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性,很多书里也都会提到这一点,一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果,用R几个小时也出不来,8G内存全部占满)。但是,凡事都不绝对,如果R矢量化编程做得好的话(有点小难度),会使R的速度和程序的长度都有显著性提升。

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面,无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。
相比之下,Python之前在这方面贫乏不少。但是,现在Python有了pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此,你可以高效处理非常大的时间序列,轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了,这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用,但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是,近年来,由于Python有不断改良的库(主要是pandas),使其成为数据处理任务的一大替代方案。

做过几个实验:
1. 用python实现了一个统计方法,其中用到了ctypes,multiprocess。
之后一个项目要做方法比较,又用回R,发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。(但那个包还是很慢,一下子把所有线程都用掉了,导致整个电脑使用不能,看网页非常卡~)
2. 用python pandas做了一些数据整理工作,类似数据库,两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做,但估计会慢点,毕竟几十万行的条目了。
3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大,R是一条命令画点东西,pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬,默认颜色比较少,之后可用html的颜色,但是名字太长了~。pyplot 的legend比R 好用多了,算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放,然后再保存为图片,这点比R好用。

总的来说Python是一套比较平衡的语言,各方面都可以,无论是对其他语言的调用,和数据源的连接、读取,对系统的操作,还是正则表达和文字处理,Python都有着明显优势。   而R是在统计方面比较突出。但是数据分析其实不仅仅是统计,前期的数据收集,数据处理,数据抽样,数据聚类,以及比较复杂的数据挖掘算法,数据建模等等这些任务,只要是100M以上的数据,R都很难胜任,但是Python却基本胜任。

结合其在通用编程方面的强大实力,我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
但世上本没有最好的软件或程序,也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R,现在完全不用又舍不得,所以对于想要学以致用的人来说,如果能把R和Python相结合,就更好不过了,很早看过一篇文章——让R与Python共舞,咱们坛子里有原帖,就不多说了,看完会有更多启发。

BTW: 如果之前没有学过R,可以先学Python然后决定是不是学R,如果学了R,学Python的时候会更快上手。

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